服务器并发性和吞吐量是评估服务器租用或服务器托管解决方案性能的关键指标。了解如何计算这些指标以及影响它们的因素对于优化服务器性能至关重要。在本文中，我们将深入探讨服务器并发性和吞吐量的细节。

计算服务器并发性和吞吐量

并发性是指服务器在给定时间内可以处理的同时请求数。它通过计算处理请求的活动连接或线程数来计算。另一方面，吞吐量衡量单位时间内处理的请求数，通常表示为每秒请求数（RPS）。

以下是使用Apache JMeter等负载测试工具计算并发性和吞吐量的简单示例：


// JMeter 测试计划
线程组：
  - 线程数（用户数）：100
  - 启动时间：10秒
  - 循环次数：10

// 结果：
样本数：1000
平均响应时间：150毫秒
吞吐量：100请求/秒
并发数：15

在此示例中，JMeter模拟100个并发用户发送总共1000个请求。平均响应时间为150毫秒，导致吞吐量为每秒100个请求，平均并发数为15。

需要注意的是，吞吐量表示系统处理用户请求的能力，表明其承受压力和负载的能力。系统的吞吐量通常由QPS（TPS）和并发数决定。每个系统对这两个值都有相对的限制，一旦达到其中任何一个的最大值，系统的吞吐量就无法进一步增加。

理解QPS、TPS和RT

QPS（每秒查询数）表示每秒可以响应的查询数。需要注意的是，查询是指用户向服务器发送请求并收到成功响应的次数。

TPS（每秒事务数）与QPS类似，但侧重于每秒处理的事务数。事务是指客户端向服务器发送请求，服务器响应的过程。在考虑单个接口时，TPS可以视为等同于QPS。

RT（响应时间）表示系统输入和输出之间的时间间隔。它广泛地表示客户端发起请求到服务器接收请求并响应所有数据之间的时间差。通常使用平均响应时间。

以下是说明QPS计算的示例：

假设你有一个大规模分布式系统，包含100个服务，每个服务部署在20台具有4核8GB内存标准配置的机器上。这意味着你总共有100 * 20 = 2000个服务实例部署在2000台机器上。

每个服务实例都有一个Eureka Client组件，每30秒向Eureka Server请求一次以获取更新的注册表。此外，每个Eureka Client每30秒向Eureka Server发送一次心跳请求。

计算作为微服务注册中心的Eureka Server每秒和每天接收多少请求：

  • 根据标准算法，每个服务实例每分钟请求注册表两次，并发送两次心跳。
  • 因此，单个服务实例每分钟发出4个请求，2000个服务实例每分钟发出8000个请求。
  • 转换为每秒请求数，我们有8000 / 60 ≈ 133。我们可以粗略估计Eureka Server每秒接收150个请求。
  • 对于一天，计算结果为8000 * 60 * 24 = 1152万，表明每天的请求量在千万级别。

根据之前的测试，单个4核8GB的机器即使有一些网络开销，也可以轻松处理每秒几百个纯内存操作的请求。

PV（页面浏览量）和机器要求

PV（页面浏览量）是衡量网站或单个网页流量的常用指标。它表示网页被浏览的次数。

原则是，80%的每日访问集中在20%的时间内，称为高峰时段。

公式：（总PV * 80%）/（每天秒数 * 20%）= 高峰时段每秒请求数（QPS）。

机器数：高峰时段QPS / 每台机器QPS = 所需机器数。

例如，如果单台机器每天处理300,000 PV，这台机器需要多少QPS？

(3,000,000 * 0.8) / (86,400 * 0.2) = 139（QPS）

通常需要139 QPS的峰值。（200万PV对应100个峰值QPS）

影响服务器并发性的因素

有几个关键因素影响服务器的并发能力：

1. CPU处理能力

CPU的核心数、频率和并行处理能力直接影响并发性。更多的核心和更高的频率使服务器能够有效地处理更多的并发请求。

2. 内存大小和速度

足够的内存对于处理并发连接至关重要。内存不足会导致交换和性能下降。快速的内存速度也有助于提高并发性。

3. 网络带宽和延迟

高网络带宽和低延迟使服务器能够快速接收和响应并发请求。网络瓶颈会限制并发性。需要理解的是，带宽有一个由网络带宽大小决定的上限。但是，如果你对正在传输的数据的大小和频率缺乏清晰的了解，你可能仍会落入超过这个限制的陷阱。

例如，假设你的网络建立在100M带宽标准上。如果每秒有10,240次数据传输，平均数据包大小为10KB，你会遇到瓶颈吗？

100M带宽的理论传输速率为12.5MB/s。在这种情况下，每秒需要传输：10,240次/s * 10KB = 100MB/s。显然，带宽远远不够。

关于带宽限制，请记住以下几点：

  • 实际传输速率由服务提供商、网卡、交换机和路由器提供的带宽中的最小值决定。
  • 内部网络和外部网络的传输速率不同，内部网络通常更快，因为服务提供商提供的带宽成本更高。
  • 同一局域网内的节点共享外部网络访问，因此最小化外部网络数据传输有助于减少”独木桥”外部网络的占用。
4. 磁盘I/O性能

磁盘读/写速度和每秒I/O操作数（IOPS）影响服务器处理涉及磁盘访问的并发请求的能力。

5. 软件优化

在操作系统和应用程序级别进行优化可以显著提高并发性：

  • 多线程和多进程设计
  • 异步和非阻塞I/O模型
  • 连接池和线程池技术

平衡服务器并发性

虽然更高的并发性通常是可取的，但根据应用程序的具体要求取得平衡至关重要。极高的并发性可能会带来以下挑战：

  • 系统稳定性风险
  • 数据一致性问题
  • 增加资源消耗

评估应用程序的实际并发需求并相应地分配资源至关重要。在不考虑更广泛上下文的情况下盲目追求更高的并发数可能会导致次优结果。

结论

服务器并发性和吞吐量是衡量服务器租用或服务器托管场景中服务器性能的关键指标。通过了解计算方法和关键影响因素，如CPU、内存、网络、磁盘I/O和软件优化，你可以做出明智的决策来优化服务器的并发能力。请记住，目标是找到满足应用程序特定需求的正确平衡，同时确保稳定性和高效的资源利用。